minmax normalization 예제
MinMax 정규화는 데이터의 값을 원하는 범위로 조정하는 데이터 전처리 방법 중 하나입니다. 이 방법은 주어진 데이터를 최솟값과 최댓값을 사용하여 0과 1 사이의 값으로 변환합니다.
예를 들어, 주어진 데이터가 다음과 같다고 가정해봅시다.
data = [10, 20, 30, 40, 50]
MinMax 정규화를 적용하면 최솟값인 10을 0으로, 최댓값인 50을 1로 변환합니다. 변환된 데이터는 다음과 같습니다.
normalized_data = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
Python으로 MinMax 정규화를 직접 구현하는 코드는 다음과 같습니다.
def minmax_normalize(data):
min_val = min(data)
max_val = max(data)
normalized_data = []
for value in data:
normalized_value = (value - min_val) / (max_val - min_val)
normalized_data.append(normalized_value)
return normalized_data
data = [10, 20, 30, 40, 50]
normalized_data = minmax_normalize(data)
print(normalized_data)
위의 코드는 주어진 데이터에 대해 MinMax 정규화를 수행하고, 정규화된 데이터를 출력합니다.
#데이터전처리 #정규화